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生成AIは開発チームの会話を減らすのか？JetBrains Researchらによる160名以上の調査で判明したのは、AIが単純な質問を吸収し、人間同士の対話を「中断」から「本質的な議論」へ進化させる事実でした。

Hugging FaceとGitHubの議論データを分析した結果判明した、急増するAI固有の「pickle問題」やモデル・データ領域での対策不足を解説。現場で起きているリアルな課題と解決策の実態に迫ります。

JetBrainsの研究に基づき、プロアクティブAIが開発者に受け入れられる最適な「介入タイミング」を解説。コミット後の提案は歓迎される一方、作業中は62%が却下？プロの現場調査から判明した、邪魔にならず生産性を高めるAIの振る舞いとは。

JetBrains Researchとカリフォルニア大学の研究チームによって実施されたIDEの操作ログ分析。アンケートとログとのギャップが明白に。AIは仕事を減らすのか、変えるのか？データが示す意外な真実と、今後の開発者に求められる能力を解説。

アドオン5,300件の調査で判明した深刻な脆弱性とは。274件でソースコード、96件で秘密鍵が漏洩する実態が明らかに。DevOps環境の死角を突く攻撃手法と、開発者が実施すべき具体的なセキュリティ対策を解説します。

「npmは依存関係が深い」は誤解？最新の研究でMavenの依存関係増幅率がnpmの5倍以上であることが判明。Java、JS、Rust、Pythonなど主要10エコシステムの依存関係ツリーを徹底比較し、言語ごとのセキュリティリスクと対策を解説します。

GitHub上のAIエージェントによるセキュリティPR3万件を分析。脆弱性修正の実態や、人間による厳しいレビュー傾向（信用ギャップ）を解説します。AI作成コードが却下される最大の要因は「複雑さ」でした。AIと協働するための重要ポイントとは？

カリフォルニア大学アーバイン校の研究チームが、YouTubeの実際の開発風景を定性分析。プロンプトの重複や「運任せ」のデバッグなど、AI開発の不確実な側面を実証的に解明する。開発者の行動パターン別に見るリスクと、次世代に必要なリテラシーを提示する。

OWASP Top 10:2025徹底解説。最新ランキングの順位変動、新設カテゴリ、AIコーディング（Vibe Coding）のリスクと対策を網羅。設定ミスやサプライチェーン攻撃への対応など、Webエンジニアが今知るべきセキュリティトレンドをまとめました。

「支援は十分」と考える上司、「助けがない」と感じる現場。この決定的な認識のズレを埋めるため、ISO 45003を活用したアジャイル向けメンタルヘルス対策を提案。生産性を落とさず、チームの心理的安全性を守る具体的な手法とは。

生成AI導入でベテランの生産性は向上したが、若手はコードを書かなくなっていた。最新研究がデータで示す意外な実態と、若手がAI時代に選んだ「イノベーション」という生存戦略を解説。企業が知るべき組織づくりのヒントとは。

北京大学とTencentの共同研究による、GitHub上位1,000リポジトリの大規模調査結果を解説。AI生成コードの普及実態、言語別の採用傾向、そしてAI特有のセキュリティリスクや脆弱性の特徴について詳報します。